我如何计算以下数组中的0和1的数量?
y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
y.count(0)为:
numpy。Ndarray对象没有属性计数
我如何计算以下数组中的0和1的数量?
y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
y.count(0)为:
numpy。Ndarray对象没有属性计数
当前回答
要计算出现的次数,可以使用np。独特的(数组,return_counts = True):
In [75]: boo = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
# use bool value `True` or equivalently `1`
In [77]: uniq, cnts = np.unique(boo, return_counts=1)
In [81]: uniq
Out[81]: array([0, 1]) #unique elements in input array are: 0, 1
In [82]: cnts
Out[82]: array([8, 4]) # 0 occurs 8 times, 1 occurs 4 times
其他回答
这里我有一些东西,通过它你可以计算特定数字的出现次数: 根据你的代码
count_of_zero=list(y[y==0]).count(0)
print(count_of_zero)
// according to the match there will be boolean values and according
// to True value the number 0 will be return.
dict(zip(*numpy.unique(y, return_counts=True)))
只是复制了Seppo Enarvi的评论,这应该是一个正确的答案
要计算出现的次数,可以使用np。独特的(数组,return_counts = True):
In [75]: boo = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
# use bool value `True` or equivalently `1`
In [77]: uniq, cnts = np.unique(boo, return_counts=1)
In [81]: uniq
Out[81]: array([0, 1]) #unique elements in input array are: 0, 1
In [82]: cnts
Out[82]: array([8, 4]) # 0 occurs 8 times, 1 occurs 4 times
这个函数返回变量在数组中出现的次数:
def count(array,variable):
number = 0
for i in range(array.shape[0]):
for j in range(array.shape[1]):
if array[i,j] == variable:
number += 1
return number
利用a系列提供的方法:
>>> import pandas as pd
>>> y = [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1]
>>> pd.Series(y).value_counts()
0 8
1 4
dtype: int64